什么是知识体系
上篇讲了认知体系，下篇开始讨论认知体系的基石——知识体系。
从判断、决策的角度，知识体系是参照系。
从解决问题的角度，知识体系是思路的拓展。
从设计规划的角度，知识体系是框架结构。
从创新的角度，知识体系是灵感的源泉。
从预测的角度，知识体系是一个模型。
以不同目的从不同角度看知识体系，会有不同的价值和特性。
知识体系的四个层次的本质是自下而上不断抽象总结的结果:从信息总结出经验，从经验总结出方法，从方法总结出原理。
下面开始详细分析。
什么是体系
之前说过对“定义”的定义，即属+种差。所以要先搞清楚什么是体系，再研究什么是知识。
体系就是网络，网络是一个模型，是一个可以衡量有精确定义的概念。一个网络由两个个部分组成：节点和边。
节点可以看成每个知识点，可以是信息、经验、原理。
边可以看成是逻辑，即如何从一个信息找到对应的经验，再找到这个经验依据的原理。
方法就是把一个信息转化成我们期望的信息的过程。也就是节点和边连接起来的整个链条。
《模型思维》里介绍了衡量网络的参数，有用的有两个：
·度：节点的边数
·路径长度：从一个节点到另一个节点必须遍历的最小边数。
度越多，说明这个知识点越重要，它是大部分知识必要的基础知识，应该更优先掌握它。
路径长度。节点越多，路径长度越短。也就是知道得越多，越能找到更便捷解决问题的方法。
第五层的哲学为什么有意义就在这了，不懂逻辑的话没办法找到对应的节点解决问题。
一直犹豫要不要把“信息”归到知识体系中，毕竟信息不一定有用。后来想想信息是经验的前体（不是错字），没有信息就没有经验，所以就把它归到知识体系中了。
知识体系简单讲如图所示：
图1：一开始进入某个领域，学到一堆概念，通过实践获得初步的经验。
图2：经验慢慢丰富，越来越多，能更快的解决问题。
图3：在这个领域里的某个小区域有所成就，知道这个小区域内绝大部分经验和方法。
图4：把所有经验、方法融合在一起的就是“本质”，多数情况是原理或原因，也可能是灵光一闪的某句话。融合之后就是常说的“融会贯通”，经验和理论终于结合到一起，曾经不理解的事情终于明白背后的原理了。
这也是为什么说要量变形成质变，突破必须依靠积累，没有积累攒不到足够多的经验。
有一些难理解的是，如果不懂原理，攒再多经验也连不成一片。
这个逻辑可以反过来想：一开始就告诉你原理，你没有可连接的知识，又有什么用呢？
有很多大道理是不是自己经历过之后才真正懂了？是不是后悔没有早知道？其实早知道也没用，就是这个原因。
也正是因为没用，所以低认知层次的人很难理解高层次认知的优势。
积累就是这样，不知道哪天突然就懂了。可能有人会觉得大部分事情都是浪费时间，想找捷径直接吃第六个馒头。这些人做的事倒真的可能没什么用。
我一直认为该踩的坑一个都不会少，想凭别人的经验不踩坑根本不可能。而且踩坑有踩坑的好处，对原理的理解肯定比没踩过的深，跟没吃过亏的人比能走得更远。
你不可能做到每件事都有好结果，但是通过正确的思考可以让每件事都有用。
知识体系的划分
那四个认知层次在知识体系中如何区分呢？
边数越多说明越重要越基础，也就是原理节点。体系最末端就是信息节点，原理和信息之间的每一个节点就是经验。这一整个链条就是方法。
大量链条组合在一起搭建成了一个领域的知识体系。
有几个比较抽象的情况：
一个原理可能会变成另一个链条的经验。因为经常使用，已经变成了常识。就像默认打开开关灯能亮，没有人再去问为什么，如果不亮了反而会觉得有问题。
有时候某个链条的经验会变成另一个链条的原理，就像那些不知道为什么但必须遵守的规则。比如没人知道人类为什么会有意识，但心理学就必须建立在人是有意识的基础上。
可能两个知识体系的原理结合才能变成另一个领域的原理，比如微观经济学和行为心理学的结合产生了行为经济学。
用复杂高分子结构来理解知识体系会更简单，把一个人的所有知识看成一个高分子结构，它由不同的局部结构组合而成，每一个局部都是一个领域的知识体系。每个局部结构又由大量知识链条组成，这些链条就是一个个原理、经验、信息节点。
在这个高分子结构中，节点被边连接，节点有大有小，边的数量有多有少。一个节点可能同时属于多个知识体系，在不同知识体系中作为不同成分。
体系的优缺点
知识必须要连接成体系才有价值，一个孤立的知识点没有意义。同时边的数量越少知识的作用越小。虽然它仍然可能解决大问题，只是可能性比较低。
连接是指必须知道事情的原理、发展方向、以及可能的结果。否则它就是个无用的信息。
比如谁都知道疫情很严重，如果没有其他知识连接也就止于此了，它对你来说只是个“信息”。
但是了解经济学人会知道很多国家会开始“放水”，那“放水”的结果又是什么呢？
可能很多人的答案会是通胀，但放水一定会导致通胀吗？这就需要更深入的了解，肯定不会，导致通胀的原因很多，货币只是其中一个重要因素，这里不继续展开。
知道会发生什么的人已经开始布局，对他们来说可以利用自己的知识体系对这个“信息”进行分析，做出有益自己的行为。
一个知识的边数取决于积累的量，懂得越多，越能发现哪些知识是 “关键节点”。解决更多问题的可能性也就越大。
所以绝大多数情况都是从基础知识逐渐向外扩展，逐渐解决更多问题。
积累足够多，不同领域的知识体系个数越多，看同一本书或文章的收益就会越多，角度和深度都会更丰富，从而建立更广阔坚固的知识体系。
不同领域的知识体系一旦通过几个节点连成整体，就可以互相印证、互相强化。遇到问题也会有更多解决思路。
这个时候立刻会产生“醍醐灌顶”的通畅感，基本上可以确定这个知识非常重要且正确，从这个节点出发的知识很可能也是正确的。
也正是知识的这一特性，导致了一些很难避免的缺点。
我们常听说人很难跳出常规的认知，我认为这里的认知就是指知识体系。
一个人受了相同的教育很多年，非常难接受打破知识体系的新知识。就像第一次看电影《火车进站》的观众可是被吓得不轻。
其实距离遥远的认知反而比较容易接受，因为它一般是另一个领域的知识，可以重新建立该领域的知识体系，不会影响原有的知识体系。
但是如果有已经建立多年的基础知识被发现是错误的，人类就很难接受。这样的例子有很多，比如一直抱有的信念最终发现是错的，一直坚守的规则是错的。
我们从小接受的原理都是片面的，比如好人有好报、努力就会有收获、失败乃成功之母。基于片面的知识做事，成功率怎么可能高呢？
而正确的像“1+1等于2”、“ 地球是圆的”，甚至大学里学的知识，知道的人太多了，也就体现不出优势。所以才需要在社会上重新建立知识体系。
那么具体到工作上，从立项开始，设计、研发、发行、运营有多少错误的知识？
很少人愿意自省，或者在用错误的方法自省，也就很难发现错误的知识。大家都遵守的“正确”也就变成了一定程度的“真理”，集体性愚蠢是非常普遍的情况。
这也是为什么要建立自己的知识体系。
更重要的是知识是会变化的，此一时彼一时，曾经的原理会变成谬论，基于它的延伸知识可能也需要调整。所以建立知识体系的能力更重要，因为这也是改进知识体系的能力。
什么是知识
知识是被验证过的，正确的，而且是被人们相信的。是解决问题必备的条件。
知识是物质、事实、规律、法则。
讲过很多次知识的分类：经验、方法、原理，现在再加上信息。之前讲得比较浅，现在进一步深入讨论。
知识是思考的原料。基于正确知识的思考才可能得出正确结果。知识的丰富程度决定看问题的精确程度。
就像《GEB》的封面，从不同角度看，“真相”也就不同。每个知识体系都是一个面，多个知识体系组成的认知体系就能从更宏观、全面的角度分析问题，准确度自然更高。
原理
一个领域的知识最重要的就是原理，也就是基础概念、定理、公理、规则、规律。它们组成了知识体系的核心，所有方法经验都是由它们延伸创造出来的。
由于不懂原理，大部分人的思考都仅限于浮浅的经验。观察别人做事，甚至自己做事，都基于表面的经验，不断重复多年。这样也能生存，毕竟生存不需要改进和创新。
但是在创造性行业，这种人类本能的重复就很难复用了。现实中普通人在用的经验都是那些具有高层次认知的人创造出来的，有多少人想过是否可以复用？这么用到底对不对？
这就是常说的没有独立思考的能力，人云亦云。那些“一定正确”的东西虽然好，但缺点也很明显，它会阻止人继续深入思考。
创造性行业的特点就是没有永远正确的方法和经验，不仅在变化，而且变化的速度很快。快鱼吃慢鱼的说法就是这么来的，只是很多人仅仅理解成“做得快”，而忽略了“适应变化快”。
其实有时候连做成过的人自己都不一定知道原理，别人就更难搞清楚为什么。这也是为什么很难复制别人甚至自己的成功。
保持独立思考，自己分析原因才是成功的关键。如果你的结论跟大部分人一样能有什么价值呢？
所谓大道至简、成功的关键、致胜的法则，只是高手经历过无数次探索成功后对最困难的一件事的感慨。其实只做到那一点，离成功还差十万八千里。
注意“原理”不仅是指心理学、经济学等科学的原理。也可以是社会运行、商业活动的深层规律。
比如很多人把“差异性”理解成“优势”。很多人会觉得自己跟别人不一样，或者灵机一动想到了一个想法觉得自己很厉害。前者是跟别人的区别，后者只是跟自己平时的区别。
但它们跟优势完全是两回事。很多人觉得自己的游戏跟别人的不一样，确实是不同，但能转化成优势的其实极少。
这就是对关键基础概念理解错误的例子。持续有价值的差异化才能称为优势，偶然的灵光一现只是过度自信的认知谬误。
当然知道原理也不能保证成功，还需要正确的使用原理。
方法
方法是达到目标的过程。方法不仅特指具体的行为，也可以是抽象的方式、途径、程序。
方法包括两个方面：步骤和工具。从这个角度看认知体系也是个“方法”，它是人类解决问题的工具。只是这样无谓的扩大概念没有意义，绝对正确意味着无用。还是让它停留在知识体系中吧。
步骤就是从起始点到终点需要经过哪些必要的变化，工具就是让这些变化发生的事物。
创造方法就需要从这两个方面入手。确定步骤以及先后顺序需要知道事物背后的规律、法则，确定使用哪些工具需要知道事物变化背后的原理。
举个简单的例子：洗衣机解放了人类的生产力。过去人类洗衣服只能去河边手洗，发明家知道人类是为了获得干净衣服而洗衣服，而不是喜欢手洗，所以发明了洗衣机代替手洗。发明洗衣机就需要知道让洗衣机“恰到好处”的转动的原理。（现在看好像很简单，刚开始可是很难的）
举个复杂的例子：饭店的竞争力。很多人认为饭店的核心竞争力是味道，其实早就不是了。饭店的目的是吸引更多的顾客，而顾客的数量跟味道并不强相关。因为大多数能活下来的饭店味道都不会是难吃，顶多是没那么好吃。顾客数量取决于知名度、位置、价格、评价、味道等多方面因素。这些因素同步改变才能最终获得“更多的顾客”。
要找到这些影响结果的因素也必须懂原理，也就是基础的商业规则。
很多人搞不清楚方法论和方法的区别。方法论是制定该用哪些方法和创造方法的高级抽象思维，属于第五层认知，它本身不解决任何具体问题。而方法是解决具体问题的过程。
经验
“学习要从模仿开始”，可是一直处在开始状态就很惨了。自以为出走半生，归来仍在开始。
经验的重要性体现在确定性，即我知道这样做肯定是对的。在无数重复性强的工作上已经充分验证过了，确实可行。游戏行业也有很多重复性的工作，所以经验很有用。
经验的另一个重要性在于提供思路，做过的人肯定会比没做过的人更有思路，从而解决更多问题。就算都不懂原理，遇到新问题有经验的人也更容易猜对方向。
而且解决过问题的经验本身就代表“可能”知道原理。所以虽然经验的价值很重要，但也容易被无限放大，只因为这个“可能”。
“这个事我做成过”、“这个事别人是这么做的”，很容易被低层次认知的人当成真理。
面试的时候低级认知层次的面试官只会问一些经验上的问题。比如：做没做过某某功能，设计某某功能的时候是怎么思考的。虽然一定要问，但是只问这些就没意思了。
高层次认知的问题应该是：你这样做的目的是什么，你凭什么认为这样做能达到目的，以及为什么设定这样的目的。
经验应该是验证原理的实验，不应该是指导未来行为的标准，原理才是。
做到这点才能说具有独立思考能力。
信息
维基的定义是：一、代表不确定性的消除。二、界定事物本质和特征。
这两个定义就是信息最大的价值体现。
消除不确定性意味着确定性的增加，也就意味着成功率的增加。
界定事物本质和特征意味着可以判断事物归属的规律、法则，从而利用原理解决问题。也就是常说的“看透事物本质的能力”。
信息通常意义不大，有两个方面的原因。
一个是时效性和无意义：昨天的中奖号码没有价值，普通人没必要知道十公里内有多少氧气分子。
另一个是通过原理可以判断事物发展的方向，没必要等确定的信息出现。比如下雨了地面肯定是湿的，没必要出门看一眼确定。
信息在不完全信息博弈中的价值非常高，深度高层次认知者可以通过更少的信息得到确定性更强的结论。所以竞争激烈的行业信息价值更高。
互联网就是这样的领域。比如十年前的获客成本极低，页游的收益极高，有的人就能迅速从中发现商机。有的人只能成为“流量”。
对游戏行业来讲，玩家的数据就是低层次的信息，通过数据确定我们的“实验”是否有效。
玩家的喜好就是高层次的信息，能通过这个很难从数据中发掘的信息判断未来的趋势。
颗粒度
看到更小的事物，才能拥有更大的世界。
——我
大约十五年前我说了这句话，但没有继续深度思考，那时候只是隐隐有所感觉，没有清晰的认知。
现在用文艺点的语言可以这么说:普通人知道向左移动一米更好，高手知道再移动一厘米会更好，而顶尖专家会告诉你向23°26"移动0.618微米能达到完美的状态。
颗粒度这个词好像有点要火的意思，其实几年前就已经出现了，当时还是不太了解。直到最近那个打通多个知识体系的“原理”出现了——逻辑学。
拆解思维的本质就是逻辑学中的演绎逻辑，演绎逻辑的每个“前提”都可以是另一个演绎逻辑的结论。一个大的演绎逻辑就是由一层又一层的演绎或归纳逻辑组成。
同时每个演绎逻辑的“前提”也可以是归纳逻辑，在现实世界中归纳逻辑更常见，尤其是在复杂环境中。人类还没有发现所有现象背后的规律，大多数只是归纳相似情况。
复杂意味着达到目标所需的行为活动是不固定的，且由多种多样的因素聚合而成。不仅要考虑自身，也需要考虑环境和竞争对手。
颗粒度的核心概念就是拆解，从整体拆解到局部，局部的局部，局部的局部的局部……直到具体的每一个行为
用MECE原则划分不同类型的局部，将不可能的任务拆解成一个个能完成的子任务。
颗粒度还可以向上聚合，如果发现一个问题解决不了，就可以向上抽象一层从更大的角度思考。也就是所谓的“全局思维”。
很多人思考问题的时候总是想不全，就是没有拆解到每一个具体的行为，等做了一半发现做不下去，发现这件事根本做不成。
写文档的、做设计、做规划的时候非常常见，丢三落四就是因为颗粒度不够细。
此外颗粒度还可以用来拆解知识和方法论。
知识的颗粒度
大原理可以拆解成一堆小原理。方法可以拆解成一堆小方法。经验可以拆解成一堆小经验。信息可以拆解成一堆小信息。
一个表象之下潜藏着一堆表象，每深入一层都会发现新的东西。能看到更深层的颗粒就能把不能解决的问题从更深处着手解决。从根源解决问题效果是最好的，也是最难的。
比如做一个游戏能不能成，最大颗粒度是大家是不是都喜欢。很多人都想做大家都喜欢的游戏。但只看到这一层显然是不够的。
从低层次认知的角度看再深入一层就是要做系统、数值、美术、音乐等功能。其实它们都是表象，跟好玩的、大家都喜欢的游戏其实是一个层次。这是从开发功能的角度看游戏，而不是从设计者的角度。
真正有意义的从高层次认知角度更深入一层是玩家喜欢玩什么样的游戏，再深入一层是为什么这样的游戏好玩，再深入一层我如何做出这样的游戏，最后是我凭什么认为这样做能好玩。
这几层分别对应信息、经验、方法、原理。其中每一层颗粒度都有广阔的探索空间。大多数人只是停留在第一二层。
方法论的颗粒度
方法论属于认知的第五层，即哲学。
方法论是解决特定领域所有问题的“工具箱”，是指导和创造使用方法的方法。而不是解决具体问题的方法。
比如游戏设计可以有方法论，它可以指导设计游戏；UI可以有方法论，可以指导设计UI；数值有方法论，可以指导设计数值。
比如游戏行业的方法论可以分成几个层次：
1. 数值或系统方法论
2. 特定类型游戏设计方法论
3. 游戏行业特定领域发展方法论
我不认为能有人能做到所有游戏类型都能总结出方法论，所以都是特定的领域。
当你总结出适用一个行业的方法论时，其实就已经建立自己人生的重要组成部分——事业——的方法论。
人生可以分成几个部分：事业、家族、社会人际关系、投资等等。可以按你自己认为的随意划分，每个人都有不同的侧重点。
事业是无论怎么划分，都不可缺少的一环。当你建立了事业的方法论，再去建立其他几个部分就会非常轻松。这几个部分是会互相影响的。
方法论有大有小，人生有各种不同方面的方法论，毕竟人生不止工作。
总结
一开始想直接写游戏设计的知识体系，后来发现没有整体何来局部？
掌握认知和知识体系有助于理解游戏设计知识体系的作用，对研究拓展和改进创新同样有巨大作用。
同时认知体系也是独立思考的基础，没有认知体系何谈独立。
人与人后天的差距完全体现在认知体系的差距上，同时后天的差距占比远超先天。所以基本上人与人的差距基本体现在认知体系上。
而且这个差距不可能通过时间积累弥补。就像不会做的数学题，不会做想一万年还是不会做。
科技的进步导致人与人的差距越来越大，个人能发挥的力量可以超过团队。一个高认知层次的人超过成百上千的低认知层次的人。
越是创造性的复杂领域，对个人能力的需求就越高，同时个人能力也会被放大。
所以建立更深入、高级的认知体系就是我的目标，也就是我写文章的目的。
下一篇打算写游戏的策略，这又是一个很大的课题，而且没有足够的资料可以参考。
改革终于进入深水区，只能靠自己从其他领域总结分析了。这就需要比较长时间，不知道能不能写出来。
尽量写吧。
